Pourquoi les Customer Data Platforms vont s’imposer dans les prochaines années

La donnée est le carburant de la Relation Clients et du marketing. La plupart des entreprises peuvent faire le constat d’un éparpillement de leurs données dans les différents systèmes. Résultat : une grande partie des données collectées ne sont tout simplement pas exploitées. Perte de données, fragmentation de l’environnement logiciel, usure des techniques traditionnelles du Marketing Automation : c’est à tous ces problèmes que répondent les Customer Data Platforms.

Les Customer Data Platforms est certainement LA technologie marketing du futur (proche). Vous ne savez pas encore très bien de quoi il s’agit ? Cet article est fait pour vous.

Un bref historique des technologies & logiciels marketing

Le paysage des technologies marketing est à la veille de grandes (r)évolutions. Comme souvent, on ne peut comprendre ce qui se passe et anticiper le futur proche qu’à la lumière du passé. Il n’est donc pas inutile de revenir un instant sur l’historique des technologies marketing.

La naissance du premier CRM de l’histoire

En 1986, alors que le marketing digital n’en était qu’à ses balbutiements, une entreprise appelée ACT! a lancé un logiciel de gestion des contacts. Ce logiciel avait été conçu pour stocker et gérer les données clients des entreprises (collectées manuellement). Autrement dit, l’ancêtre du CRM. 7 années plus tard, en 1993, Tom Siebel, qui travaillait chez Oracle, a une idée : commercialiser auprès du public le logiciel utilisé en interne par la société pour gérer ses ventes. Larry Ellison, le co-fondateur d’Oracle, rejette l’idée. Tom Siebel décide alors de quitter son poste pour créer sa propre entreprise. Il créé Siebel Systems, qui devient rapidement le leader sur le marché des logiciels de gestion automatisée à destination des forces de vente. Le premier CRM digne de ce nom est né.

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L’arrivée des outils de Cloud Computing et de Marketing Automation

Il faudra attendre quatre années supplémentaires pour qu’un nouveau génie vienne disrupter l’industrie du CRM. Son nom : Mark Benioff, un autre cadre d’Oracle. C’est lui qui lance en 1999 le premier CRM Cloud : Salesforce. Moins coûteux et plus facilement « scalable », cet outil permet aux petites et moyennes entreprises de construire un CRM adapté à leurs besoins spécifiques. Au début des années 2000, l’arrivée en masse sur le marché des ordinateurs « PC » transforme les modes de prise de décision et commence à modifier la relation clients/entreprises. En 2003, un certain Mark Organ réussit à se faire une petite place sur un marché déjà très encombré et fonde Eloqua. C’est la naissance du Marketing Automation. Eloqua est l’un des premiers produits conçu par des marketers, pour des marketers. Il permet d’organiser des campagnes marketing en multi-canal, de segmenter ses contacts, de distribuer des contenus personnalisés d’une manière extrêmement simple.

Avec Eloqua, le monde prend conscience de l’efficacité de l’automatisation marketing et des opportunités qu’elle ouvre. Moins de deux ans sont nécessaires pour voir émerger une nouvelle génération de plateformes de Marketing Automation : Marketo, Pardot, ExactTarget et bien d’autres. En quelques années seulement, le Marketing Automation devient la famille d’outils la plus importante de l’industrie du CRM

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Les limites et les problèmes que posent le Marketing Automation

On sait tous aujourd’hui que le Marketing Automation comporte des limites. Ces limites peuvent s’appréhender selon trois axes de réflexion :

• L’accessibilité des données.
• La perte d’efficacité du Marketing Automation
• La montée en puissance des modèles PQL

#1 L’accessibilité des données

Au moment de l’émergence du Marketing Automation et dans les années qui suivirent, le monde du marketing était « centré-web », web-centric. Les choses ont beaucoup évolué depuis. Aujourd’hui, les utilisateurs interagissent avec les produits digitaux de manière beaucoup plus complexe qu’il y a une dizaine d’années. La complexification de ces interactions et le développement de nouveaux devices ont conduit à une prolifération impressionnante des solutions SaaS, positionnées sur des marchés de plus en plus spécifiques, répondant à des besoins de plus en plus spécifiques. Cela a permis des économies importantes pour les utilisateurs qui pouvaient désormais n’acheter que les fonctionnalités dont ils avaient besoin. Cela a aussi permis l’émergence de produits de très grande qualité, comparés aux solutions traditionnelles all-in-one.

Si les entreprises ont pu gagner en agilité grâce à la prolifération des solutions SaaS, cela a aussi entraîné une conséquence assez problématique : la fragmentation des données. Les données clients ont eu tendance à s’éparpiller dans différents outils, rarement connectés entre eux. Toute entreprise le sait : la donnée est la base de tout, la clé du succès. Cela vaut d’ailleurs pour bon nombre de départements, pas uniquement le marketing. Plus les données sont éparpillées, plus l’entreprise doit passer (perdre…) de temps à rassembler le puzzle pour obtenir une vision claire. Voici une représentation schématique de l’augmentation de l’éparpillement des données,  qui devient de plus en plus problématique à mesure que l’environnement logiciel se complexifie :

La courbe jaune représente la quantité de données réellement exploitée par l’entreprise. A mesure que se complexifie l’environnement logiciel de l’entreprise et la fragmentation des données qui en découle s’accroît la quantité de données perdues, c’est-à-dire de données dont l’entreprise dispose mais qu’elle n’exploite pas. La fragmentation des données, par les problèmes pratiques qu’elle pose, conduit à la stagnation de la quantité de données exploitées – alors même que la quantité de données à disposition s’accroît de manière exponentielle. Ce schéma est par définition…schématique. Il a pourtant le mérite de pointer du doigt un des gros problèmes que rencontre la plupart des entreprises : le stockage, dans des outils éparpillés, de données non exploitées.

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#2 La perte d’efficacité du Marketing Automation

Les techniques, quelles qu’elles soient, finissent toujours par devenir lassantes et ne plus fonctionner à force d’être sur-exploitées. Cela vaut dans tous les domaines, y compris dans le champ artistique. Le marketing n’est évidemment pas épargné. C’est très évident dans le domaine de la publicité digitale, où on observe partout une chute globale des taux de clics. Dans les années 1990, les bannières publicitaires pouvaient générer des taux de clics de l’ordre de 50, 60 et même 70%. Aujourd’hui, un taux de clic de 3% est considéré comme la panacée. A force d’être confrontés au quotidien à des dizaines de bannières, les internautes finissent par ne plus y prêter attention.

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Ce phénomène de lassitude ou de fatigue des utilisateurs est très visible dans le Marketing Automation. Quand toutes les équipes produits / marketing dans toutes les entreprises et dans tous les secteurs utilisent les mêmes « bonnes pratiques », ces dernières finissent par perdre en efficacité. Ce phénomène a d’ailleurs été étudié par des psychologues. Lorsque l’on est confronté à un stimulus jamais rencontré par le passé, complètement nouveau, cela produit de l’attention et du plaisir. Progressivement, à force d’être reproduits à l’identique, les stimuli finissent par engendrer des sentiments négatifs : de la lassitude, de l’agacement…Le marketing a constamment besoin d’innover pour contrer ce phénomène psychologique naturel.

On en est arrivé à un point tel que les utilisateurs / clients voient maintenant venir à des kilomètres les fameux « emails personnalisés » qui font la substance des scenarii de Marketing Automation.

#3 La montée en puissance des modèles PQL

Un MQL – Marketing Qualified Lead – est un prospect qui, d’une manière ou d’une autre, a exprimé de l’intérêt pour votre entreprise ou votre produit. Un MQL est un lead prêt à être contacté par un commercial.

Le PQL – Product Qualified Lead – est une notion moins connue. Le MQL est défini par des propriétés socio-démographiques. Dans un modèle PQL au contraire, on privilégie les critères comportementaux, et en particulier le comportement des leads vis-à-vis du produit, son degré d’adoption. Dans l’univers des SaaS, un MQL est un lead intéressé mais qui n’a pas encore testé le produit. Le PQL a testé le produit, il en a déjà fait une expérience (via la période d’essai gratuite notamment), il l’a apprécié et de ce fait est mûr pour l’achat.

Dans un modèle MQL, le marketer se pose des questions du type : « Quel est l’email de ce contact ? », « S’agit-il d’un contact B2B ou B2C ? », « Dans quelle entreprise travaille le contact ? », « Quelle est sa fonction ? ». Dans un modèle PQL, les questions que l’on se pose sont différentes. Par exemple : « Le lead a-t-il essayé le produit ? », « Quelle fonctionnalité a-t-il utilisé en premier ? », etc.

Dans un modèle PQL, l’objectif est de susciter l’intérêt du lead, de créer de l’engagement, en lui faisant tester le produit avant qu’il ne l’achète. Tous les éditeurs de logiciels SaaS l’ont compris, ou presque, et proposent pour cela une période d’essai gratuite sans engagement.

Les logiciels de Marketing Automation sont mal adaptés au nurturing des PQL. S’ils permettent d’analyser les métriques socio-démographiques et les métriques d’engagement marketing (comportement vis-à-vis des sollicitations, des emails par exemple), ils sont incapables de prendre en compte les métriques de comportement vis-à-vis du produit. Il est très difficile également de construire des scénarii d’automation proposant aux leads une expérience progressive du produit. Le Marketing Automation bloque le passage du modèle MQL au modèle PQL.

Le dépassement de ces limites par les Customer Data Platforms

Résumons-nous. Nous avons :

• D’un côté les produits SaaS qui permettent de générer un volume impressionnant de données. Ils sont abordables et très puissants lorsqu’ils sont associés entre eux. Mais, bien souvent, les logiciels SaaS ne sont pas connectés, car assez difficiles à intégrer entre eux.
• De l’autre les outils de Marketing Automation. Ils sont en général particulièrement puissants mais ne permettent pas de gérer un environnement logiciel fragmenté et la fragmentation des données qui s’ensuit. Les logiciels de Marketing Automation peuvent être comparés à des voitures dotées d’un moteur ultra-puissant, mais sans roues…

Des données biaisées, fausses, partielles ou non-existantes ne peuvent conduire qu’à des actions biaisées, fausses, partielles ou non-existantes. C’est là qu’entre en jeu ce que l’on appelle les Customer Data Platforms. Les CDP permettent une intégration de tous les logiciels SaaS de votre environnement sur une même plateforme, tout en disposant de fonctionnalités d’automation avancées permettant l’exploitation des données.

Les Customer Data Platforms, en centralisant toutes vos données, vous offrent une vue à 360° de chacun de vos clients. Grâce à une Customer Data Platform, vous pouvez savoir pour chacun de vos utilisateurs :

• S’il est actif ou non.
• S’il a payé ou non pour utiliser votre produit.
• Les canaux de dialogue qu’il préfère : email, notifications…
• Le nombre de tickets qu’il a ouvert au cours du mois.
• Le score NPS qu’il a attribué pour votre produit.
• Ses probabilités de churn.

Les Customer Data Platforms permettent aussi de combiner toutes ces données pour rafiner vos segments d’audience et personnaliser l’expérience client.

En résumé, une Customer Data Platform permet, successivement, de :

• Connecter toutes les applications que vous utilisez.
• Combiner et analyser les données.
• Comprendre et extraire des business insights pertinentes
• Agir, prendre des décisions basées sur ce que vous avez appris et compris.

Pourquoi les Customer Data Platforms vont s’imposer dans les prochaines années ?

Si les Customer Data Platforms risquent de s’imposer dans les années à venir, c’est qu’elles résolvent trois problèmes :

• La perte de données liée à la fragmentation de l’environnement applicatif
• Le problème du coût d’entrée (élevé) des solutions all-in-one classiques
• La fatigue des utilisateurs/clients due à la monotonie des sollicitations et interactions marketing

#1 La perte de données liée à la fragmentation de l’environnement applicatif

Une Customer Data Platform, par l’intégration des solutions SaaS, répond au problème de la fragmentation des données et réduit ainsi les pertes de données. La courbe jaune de personnalisation suit la même trajectoire que la courbe rouge : une Customer Data Platform, par la centralisation des données, permet d’exploiter un maximum des données collectées par les outils tiers.

#2 Le problème du coût d’entrée (élevé) des solutions all-in-one classiques

Le coût de déploiement d’une solution all-in-one traditionnelle est relativement élevé, surtout pour une entreprise de taille moyenne disposant d’un nombre assez réduit d’applications tierces. Les Customer Data Platforms donnent au contraire la possibilité aux entreprises de faire évoluer la plateforme par paliers, de manière progressive, au fur et à mesure de l’enrichissement de l’environnement applicatif. Le déploiement d’une CDP s’effectue du coup de manière assez rapide et sans perte de données.

#3 La fatigue des utilisateurs/clients due à la monotonie des sollicitations et interactions marketing

La complexification de votre environnement logiciel et son intégration dans une Customer Data Platform permet d’exploiter un nombre illimité de points de contact et d’interactions de vos utilisateurs avec votre produit et votre marque. Cela facilite la personnalisation et l’optimisation de l’expérience client.

Les technologies de gestion de la Relation Clients (au sens large) sont en pleine mutation. De nouvelles opportunités s’ouvrent pour les entreprises. De nouveaux défis aussi. Les entreprises qui seront capables d’utiliser ces nouvelles technologies dans un futur proche prendront clairement une longueur d’avance sur la concurrence. Les Customer Data Platforms permettent non seulement de centraliser toutes les données (et donc d’améliorer la collecte indirectement) mais aussi d’exploiter ces données. Elles constituent le must-have des marketers de demain.

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